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news 2025/7/13 13:32:00

wordpress 微信登陆,广州seo网站管理,十大暴利行业加盟,如何提高网站访问速度的文章TOC 介绍 std::future 是C11标准库中的一个模板类，他表示一个异步操作的结果，当我们在多线程编程中使用异步任务时，std::future可以帮助我们在需要的时候，获取任务的执行结果，std::future 的一个重要特性是能…

@TOC

介绍

std::future 是C++11标准库中的一个模板类，他表示一个异步操作的结果，当我们在多线程编程中使用异步任务时，std::future可以帮助我们在需要的时候，获取任务的执行结果，std::future 的一个重要特性是能够阻塞当前线程，直到异步操作完成，从而确保我们在获取结果时不会遇到未完成的操作。

应用场景

异步任务：当我们需要在后台执行一些耗时操作时，如网络请求或计算密集型任务等，std::future可以用来表示这些异步任务的结果，通过将任务与主线程分离，我们可以实现任务的并行操作，从而提高程序的执行效率
并发操作：在多线程编程中，我们可能需要等待某些任务完成后才能执行其他操作，通过使用std::future,我们可以实现线程之间的同步，确保任务完成后再获取结果并继续执行后续结果
结果获取：std::future提供了一种安全的方式来获取异步任务的结果。我们可以使用std::future::get()函数来获取任务的结果，此函数会阻塞当前线程，直到异步操作完成。这样，在调用get()函数时，我们可以确保已经获取到了所需的结果

使用方法

std::async

std::async是一种将任务与std::future关联的简单方法，它创建并运行一个异步任务，并返回一个与该任务结果关联的std::future对象。默认情况下，std::async是否启动了一个新的线程，或者在等待future时，任务是否同步运行取决于你给的参数，这个参数为std::launch类型：

std::launch::deferred 表明该函数会被延迟调用，直到在future上调用get()或者wait()才会开始执行任务
std::launch::async表明函数会在自己创建的线程上运行
std::launch::deferred | std::launch::async 内部通过系统等条件自动选择策略

#include <iostream>
#include <future>
#include <thread>
#include <chrono>using namespace std;int async_task()
{std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));return 2;
}int main()
{// 关联异步任务async_task 和 futurestd::future<int> result = std::async(std::launch::deferred | std::launch::async, async_task);// 此时可以执行其他操作cout << "干其他事情" << endl;// 获取异步任务结果int ret = result.get();cout << ret << endl;return 0;
}

std::packaged_task

std::packaged_task就是将任务和std::future绑定在一起的模板，是一种对任务的封装，我们可以通过std::packaged_task对象获取任务相关联的std::future对象，通过调用get_future()方法获取。std::packaged_task的模板参数是函数签名。

所谓函数签名就是一个函数头去掉函数名

下面介绍一下std::packaged_task，首先这个类型的对象是不可复制的

可以看到拷贝构造函数被delete了。

std::packaged_task是用来包装异步任务的工具，它的本质是将一个可调用对象封装起来，和std::future结合起来，这个不能被直接调用，因为这样的实质是同步调用任务，而不是异步调用，并且std::packaged_task对象是没有返回值的，因为是不可拷贝的，所以std::packaged_task对象在使用的时候，需要创建一个线程，然后使用智能指针或者move函数来进行传递。注意因为创建了一个新的线程，并且需要获取到这个新的线程执行任务的结果，所以我们就需要进行等待或者分离，即join和detach()。

使用move进行移动

#include <iostream>
#include <future>
#include <thread>
#include <memory>
#include <chrono>int Add(int num1, int num2)
{std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));return num1 + num2;
}int main()
{std::packaged_task<int(int, int)> task(Add);std::future<int> fu = task.get_future();std::thread th(std::move(task), 11, 22);int ret = fu.get();std::cout << ret << std::endl;th.join();return 0;
}

使用智能指针

#include <iostream>
#include <future>
#include <thread>
#include <memory>
#include <chrono>int Add(int num1, int num2)
{std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));return num1 + num2;
}int main()
{auto ptask = std::make_shared<std::packaged_task<int(int, int)>>(Add);std::future<int> fu = ptask->get_future();std::thread th([ptask](){(*ptask)(11, 22);});int ret = fu.get();std::cout << ret << std::endl;th.join();return 0;
}

std::promise

std::promise提供了一种设置值的方式，它可以在设置之后通过相关联的std::future对象进行读取，换种说法来说就是之前说过的std::future可以读取一个异步函数的返回值了，但是要等待就绪，而std::promise就提供了一个方式手动让std::future就绪

#include <iostream>
#include <future>
#include <chrono>void task(std::promise<int> result_promise)
{int result = 2;result_promise.set_value(result);std::cout << result << std::endl;
}int main()
{std::promise<int> result;std::future<int> reuslt_future = result.get_future();std::thread th(task, std::move(result));int ret = reuslt_future.get();std::cout << ret << std::endl;th.join();return 0;
}

线程池设计

#include <iostream>
#include <functional>
#include <memory>
#include <thread>
#include <future>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <vector>class threadPool
{
public:using ptr = std::shared_ptr<threadPool>;using Functor = std::function<void(void)>;threadPool(int thr_count = 1): _stop(false){for (int i = 0; i < thr_count; i++){_threads.emplace_back(&threadPool::entry, this);}}~threadPool(){stop();}// push传入的是首先有一个函数--用户要执行的函数，接下来是不定参，标识要处理的数据就是要传入到函数中的参数// push函数内部，会将这个传入的函数封装成一个异步任务（packaged_task），// 使用 lambda 生成一个可调用对象（内部执行异步程序）抛入到任务池中，由工作线程取出进行执行template <typename F, typename ...Args>auto push(F &&func, Args &&...args) -> std::future<decltype(func(args...))>{// 1. 将传入的函数封装成一个packaged_task任务using return_type = decltype(func(args...));auto tmp_func = std::bind(std::forward<F>(func), std::forward<Args>(args)...);//auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type(std::forward<Args>(args)...)>>(std::forward(func));auto task = std::make_shared<std::packaged_task<return_type()>>(tmp_func);std::future<return_type> fu = task->get_future();// 2. 构造一个lambda 匿名函数（捕获任务对象），函数内执行任务对象{std::unique_lock<std::mutex> lock(_mutex);// 3. 将构造出来的匿名函数，抛入到任务池中_taskpool.push_back([task](){ (*task)(); });_cv.notify_one();}return fu;}void stop(){if(_stop == true) return ;_stop = true;_cv.notify_all();for (auto &thread : _threads){thread.join();}}private:// 线程入口函数---内部不断的从任务池中取出任务进行执行void entry(){while (!_stop){std::vector<Functor> tmp_taskpool;{// 加锁std::unique_lock<std::mutex> lock(_mutex);// 等待任务池不为空，或者_stop 被置位返回true_cv.wait(lock, [this](){ return _stop || !_taskpool.empty(); });// 取出任务进行执行tmp_taskpool.swap(_taskpool);   // 这里是将全局任务池里面的任务全部给一个线程里面的任务池    }for (auto &task : tmp_taskpool){task();}}}private:std::atomic<bool> _stop;std::vector<Functor> _taskpool;   // 任务池std::mutex _mutex;              // 互斥锁std::condition_variable _cv;    // 条件变量std::vector<std::thread> _threads;
};

main函数

#include "threadpool.hpp"int Add(int num1, int num2)
{return num1 + num2;
}int main()
{threadPool pool;for(int i = 0; i < 10; i++){std::future<int> fu = pool.push(Add, 11, i);std::cout << fu.get() << std::endl;}pool.stop();return 0;
}

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http://www.dinnco.com/news/43886.html